[논문]이동측정차량을 활용한 부천시 대기오염의 공간 분포 특성 연구

김종범; 김창혁; 노수진; 황은영; 박덕신; 이정주; 김정호

doi:10.11629/jpaar.2021.17.1.009

이동측정차량을 활용한 부천시 대기오염의 공간 분포 특성 연구
A study on spatial distribution characteristics of air pollutants in Bucheon-si using mobile laboratory 원문보기

Particle and aerosol research = 한국입자에어로졸학회지, v.17 no.1, 2021년, pp.9 - 20

김종범 (충남연구원 서해안기후환경연구소) , 김창혁 (국립환경과학원 기후대기연구부 기후환경연구과) , 노수진 (연세대 환경공해연구소) , 황은영 (충남연구원 서해안기후환경연구소) , 박덕신 (한국철도기술연구원 교통환경연구팀) , 이정주 (용인대 산업환경보건학과) , 김정호 ((주)미세먼지연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

As a large city advanced, the urban environment is becoming an issue. The contribution of vehicle emissions in air pollutants was very high according to the clean air policy support system (CAPSS). In order to improve the air quality in large cities, it is necessary to establish improvement measures by sources, analyzing the air quality of roadside. We divided Bucheon city into 4 regions to investigate the roadside pollutants of each district using the mobile laboratory (ML) and air quality monitoring station (AQMS). ML was used to measure pollutants emitted from vehicles and AQMS data was used as a comparison group of ML data. As a measurement result of pollutants in the roadside, the concentration of air pollutants in industrial & engineering complex area was the highest and concentration of air pollutants in residential & forest complex area was lower. By street, Bucheon-ro, Sinheung-ro, Sosa-ro, and Gyeongin-ro were identified as high concentrations. Therefore, further researches on preparing management measures for roads in the hot-spot area are needed.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Site of each measurement route (RT) in Bucheon-si
그림 Fig. 2. Schematic of mobile laboratory used in this study
표 Table 1. Summary of measurement item and device
표 Table 2. Comparison of the concentration of pollutants measured at each RT
그림 Fig. 3. Spatial distribution of BC and NOx measured by mobile laboratory in RT1 and RT2
그림 Fig. 4. Spatial distribution of BC and NOx measured by mobile laboratory in RT3 and RT4
그림 Fig. 5. Concentration of air pollutants measured on each RT
그림 Fig. 6. Spatial distribution of Hot-spot road in Bucheon-si

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

위치상 동풍이나 북풍계열이 불면 공업단지와 고속도로에서 배출된 오염물질이 풍하지역의 거주지역에 영향을 미치는 구조이다. 본 연구에서는 구획된 지역에 대한 도로변 오염현황 조사와 관리방안 마련을 목적으로 수행되었으므로, 도로배출의 오염지표로 많이 사용되는 NOx와 BC를 대상으로 분석하였다. Fig.

제안 방법

이러한 국민적 요구를 수용하기 위해 정부에서는 도시 대기 측정망을 증설하여 도심 내 공기질을 측정하고 있으나, 고정측정망의 한계로 인해 도로변에 대한 오염도 측정은 제한적이다. 그러므로 본 연구에서는 이동측정차량을 활용하여 부천시 도심을 4 개 구역으로 구분하여 이동측정을 수행하였고, 그 결과를 주변 AQMS 데이터와 비교 분석하였다.
도심을 4개 구역으로 구분하고 ML을 활용하여각 구역에 대한 측정값을 해당 지역 인근에 위치하고 있는 AQMS와 비교·분석하였고, 대상 구간에 대한 오염도 분석결과를 Table 2에 나타냈다. 동일 기간에 대한 주변 AQMS의 농도를 분석한 결과 RT4가 79.
, 2007), 본 연구에서는 실시간으로 BC 값을 측정할 수 있는 Aethalometer를 사용하였다. 또한 차량 이동간 측정정보와 공간적 동기화를 위해 GPS 시스템을 설치하였고, 기상정보 확보를 위해측정 차량 상부에 기상시스템을 운영하였다. 이동측정 전 모든 측정 장비는 1초 간격으로 자료를 수집하도록 설정하였고, 측정장비간 시간을 동기화하여 시간차로 인해 측정오차가 발생하지 않도록 하였다.
본 연구에서 이동측정을 위해 ML을 활용하였고, Fig. 2는 ML의 개략도이다. ML을 활용한 연구의 경우 측정시 인넷을 통해 유입되는 오염물질에 대한 시간적 지연과 유입된 입자상 오염물질의 크기 및 밀도 등 물리적 특성에 따라 등속흡인에 어려움이 있고, 장비의 감도에 따라 데이터 해석시 GPS 자료와의 이격이 발생할 수 있는 단점이 있다.
(NIER, 2020). 본 연구에서는 ML에서 측정된 자료를 주변 AQMS 및 RAQMS 자료를 활용하여 공간적 분포특성을 비교·분석하였다. Fig.
또한 차량 이동간 측정정보와 공간적 동기화를 위해 GPS 시스템을 설치하였고, 기상정보 확보를 위해측정 차량 상부에 기상시스템을 운영하였다. 이동측정 전 모든 측정 장비는 1초 간격으로 자료를 수집하도록 설정하였고, 측정장비간 시간을 동기화하여 시간차로 인해 측정오차가 발생하지 않도록 하였다. 본 연구에 활용된 측정장비의 세부내역을 Table 1에 나타냈다.
이에 본 연구에서는 실시간 측정장비를 장착한 ML을 활용하여 부천시의 구간별 오염도를 분석하였고, 도시 내 대기오염물질의 시공간분포와 고농도 오염구간을 선정하였다.
또한 장비들의 안정적인 운영과 관리를 위해 공기조화설비가 설치되어 있으며, 실험 기간 동안 지속적으로 가동되었다. 차량 상부에서는 이동측정 시 오염물질을 채취할 수 있도록 흡입구가 설치되어 있으며, 특히 이동간 입자상 오염물질의 등속흡인이 원활히 이루어질 수 있도록 유로와 유량을 고안하여 설계하였다. 평균운행속도 60~70 ㎞/hr시 흡인유량의 변동율이 0.
최근 자동차 배출오염에 대한 지표물질로 도로변에서 실시간으로 측정한 BC를 사용하고 있으며 (Lee et al., 2007), 본 연구에서는 실시간으로 BC 값을 측정할 수 있는 Aethalometer를 사용하였다. 또한 차량 이동간 측정정보와 공간적 동기화를 위해 GPS 시스템을 설치하였고, 기상정보 확보를 위해측정 차량 상부에 기상시스템을 운영하였다.
3 ㎞, 소요시간은 45분으로 1회 측정시 가장 긴 구간이다. 측정은 2019년을 대상으로 RT1은 5월 12일~17일, RT2는 5월 20일~23일, RT3는 5월 26 일~31일, RT4는 6월 2일~6일까지 하루 3회 한 RT 당 4일씩 총 48회 이동측정을 실시하였다.
차량 상부에서는 이동측정 시 오염물질을 채취할 수 있도록 흡입구가 설치되어 있으며, 특히 이동간 입자상 오염물질의 등속흡인이 원활히 이루어질 수 있도록 유로와 유량을 고안하여 설계하였다. 평균운행속도 60~70 ㎞/hr시 흡인유량의 변동율이 0.8~2.0% 미만인 것으로 확인되었고, 측정시 현지 교통상황을 반영하여 최대한 범위내로 들 수 있도록 운행하였다 (APM Engineering, 2019).
본 연구에서 선정된 광산란 장비는 각 기관별로 상이한 보정계수의 문제와 온도, 습도 등에 취약하다는 한계점을 가지고 있지만 대중교통 수단이나 ML, 항공관측과 같이 짧은 반응시간을 요구하는 연구에서 다수 활용되고 있다. 환경부에서는 광산란장비의 성능검증 및 활용도 제한을 위해 간이측정기 인증제도를 운영 중에 있는데 본 연구에서 활용된 장비는 간이측정비 인증 1등급(인증번호 LS19-00004) 장비를 활용하였다.

대상 데이터

지적 편집도 분류상 RT1은 공업지역, RT2는 주거 및 녹지지역, RT3는 주거 및 산업지역, RT4는 주거 및 산·공업 복합지역으로 구분할 수 있다. RT1은 부천 천문과학관을 시작으로 도당동-내동-삼정동에 위치한 공업지역으로 선정하였고, 1회 측정거리는 9.7 ㎞로 소요시간은 약 36분이다. RT2는 부천시 중심으로부터 북동부에 위치한 주거지역(제2종 일반주거지역)을 경유하는 경로로 RT1과 마찬가지로 부천 천문과학관을 시작으로 춘의역과 부천종합운동장역을 거쳐 여월동-원종동-까치울역을 돌아오는 경로이며, 1회 측정거리는 13.
9 ㎞로 소요 시간은 약 34분이다. RT3은 지하철 7호선 부천시청역과 1 호선 중동역을 포함하는 경로로, 부천 천문과학관을 시작으로 신흥로-신중동역-경인로-송내역-도약로 구간을 측정하였고, 1회 측정거리는 12.2 ㎞, 소요 시간은 38분이다. 마지막 구간인 RT4는 부천시 중심부로부터 동남지역으로 측정경로는 부천 천문과학관을 출발하여 부천종합운동장-소사역-역곡역-원미동-소사본동-괴안동을 측정하였고, 1회 측정거리는 13.
, 2020c). 본 실험에 활용된 MLe 실험용으로 활용하기 위해 사전 구조변경 승인을 받은 후 개조‧변경하였고, 차량 내부에는 실험을 위해 필요한 측정장비들과 발전기가 구비되어 있다. 또한 장비들의 안정적인 운영과 관리를 위해 공기조화설비가 설치되어 있으며, 실험 기간 동안 지속적으로 가동되었다.
이동측정에 있어 장비의 점검과 배터리 충전을 위해 부천천문과학관을 측정 거점으로 선정하여각 지점 측정시 출발 및 종착지점으로 하였다. 지적 편집도 분류상 RT1은 공업지역, RT2는 주거 및 녹지지역, RT3는 주거 및 산업지역, RT4는 주거 및 산·공업 복합지역으로 구분할 수 있다.

이론/모형

가스상 장비들의 경우 대기오염 공정시험법에서 채용하고 있는 분석장비들을 활용하였다. 공정시험방법에서는 환경대기중의 PM₁₀과 PM_2.
가스상 장비들의 경우 대기오염 공정시험법에서 채용하고 있는 분석장비들을 활용하였다. 공정시험방법에서는 환경대기중의 PM₁₀과 PM_2.5 측정은 중량법과 베타선 흡수법을 측정 방법으로 제시하고 있지만, 본 이동관측 연구에서는 보다 빠른 응답속도(측정속도)를 얻기 위해 광 산란방식의 측정 장비를 사용하였다. 베타선 흡수법은 수십년간 축적된 정보를 기반으로 기본 측정법인 중량 법과 가장 정합한 측정장비로 일반 대기 중 입자상 오염물질의 공정시험법으로 사용되고 있으나 수초에서 수분의 측정 주기를 요구하는 연구에서는 그 한계점으로 활용되지 못하고 있다.

성능/효과

측정결과 춘의역 인근의 길주로와 교통광장부터 수주 초등학교까지의 역곡로 및 소사로가 높은 농도를 보였다. BC 농도는 5월 21일 2회 측정 중 길주로에서 가장 높은 농도를 보였는데 이때 PM₁₀, NO, NO₂의농도는 각각 23 ㎍/㎥, 72 ppb, 42 ppb로 나타났고, 전반적으로 RT1보다 BC과 NOx 모두 소폭 높은 것으로 확인되었다.
6배 높은 것으로 확인되었다. NO와 NO₂는 지역간 농도 순위가 상이하게 나타났는데, NO는 RT2가 가장 높았고, NO₂는 RT4가 가장 높게 나타났다. ML 측정농도가 AQMS보다 NO는 3.
6에 나타냈다. RT1에서는 신흥로(①-1), 오정로(①-2), 부천로(① -3), 도약로(①-4)의 오염도가 높게 나타났고, RT2 에서는 길주로(②-1)와 역곡로(②-2)가, 소사로(② -3), RT3에서는 송내대로(③-1), 신흥로(③-2), 경인로(③-3), 중동로(③-4)가, RT4에서는 소사로(④-1) 와소사동로(④-2), 경인로(④-3), 부천로(④-4)가 높게 나타났다. 특히 부천로와 신흥로, 경인로와 소사로의 경우 중복적으로 고농도 사례를 보였고, 부천로는 전체 측정 자료 가운데 최대농도를 나타냈다.
0배 높게 나타났다. SO₂는 RT3가 6.2 ppb로 가장 높았고, 그 뒤로 RT2 5.4 ppb, RT4 4.6 ppb, RT1 4.4 ppb 순이었으며, RT4를 제외하고는 ML 측정값이 AQMS보다 1.1~1.6배 높은 것으로 확인되었다. NO와 NO₂는 지역간 농도 순위가 상이하게 나타났는데, NO는 RT2가 가장 높았고, NO₂는 RT4가 가장 높게 나타났다.
구간별 데이터 분석결과를 바탕으로 도심 내 우선 관리 지역을 선정하였고, 그 중 부천로와 신흥로는 다른 구간보다 농도가 높고 발생빈도가 잦아 이에 대한 관리 방안 마련이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 ML을 활용하여 도심 내 우심지역을 선정하였고, 이에 대한 맞춤형 대책 마련 시 대기질 개선에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
3 의 (a)는 RT1에서 수행된 전체 측정에 대한 평균공간분포 농도를 나타낸 것이다. 도로를 기점으로 경인고속도로 하부로 진행하는 오정로와 신흥로, 일반산업단지를 끼로 도는 부천로와 도약로 등 4 개 도로변의 오염도가 높게 나타났다. BC의 최대농도는 5월 14일 1회 측정시 부천로에서 3.
동일 기간에 대한 주변 AQMS의 농도를 분석한 결과 RT4가 79.5 ㎍/㎥로 가장 높았고, RT3가 51.5 ㎍/㎥ 로, RT2와 RT1의 농도는 각각 28.5 ㎍/㎥과 50.5 ㎍/㎥으로 나타났다. RT2를 제외한 다른 지역의 경우 AQMS가 산업지역이나 공업단지 내부에 위치하고 있어 상시 배출원이 존재하는 반면 RT2의 경우 녹지 지역에 위치하고 있어 측정 농도가 가장 낮으며, 대부분 내부적인 배출영향 보다는 다른 지역에서 배출된 오염물질이나 이벤트성 배출이 영향을 받은 결과로 판단된다.
5)의 경우 AQMS가 도로변농도에 비해 유사하거나 다소 높은 곳이 있지만 가스상 오염물질의 경우 대부분 측정소 지역보다는 도로변과 그 인근 지역이 더 높게 나타난다. 본연구에서 AQMS의 PM₁₀ PM_2.5의 농도가 ML 측정 결과보다 크게 나타난 지역은 RT1과 RT4인데 두 곳 모두 AQMS의 측정소가 산업단지 내에 있는 특징을 가진다. 상대적으로 ML측정값보다 AQMS 의 농도값이 높게 나타난 RT1과 RT4의 경우 도로변 배출원 외에 다른 추가적인 영향을 받고 있다는 것을 의미하며, 반대로 주거 및 녹지지역에 위치한 RT2와 RT3는 도로 외에 추가적인 영향인 자가 없어 AQMS의 입자상 오염물질(PM₁₀, PM_2.
연구결과 입자상 오염물질은 대부분 AQMS의농도가 높게 나타났고, 가스상 오염물질과 자동차 지표 물질로 활용되고 있는 BC는 이동측정농도가 높게 나타났다. 도심 내 별다른 배출원이 없는 경우 화석연료의 연소에서 기인하는 BC나 NO, NO₂, SO₂ 등은 주로 이동오염원으로부터 배출되는 것으로 알려져 있는데 본 연구가 수행된 부천시 또한 특별한 대형 배출시설이 없어 도로변 농도가 높게 나타났다.
5는 각 RT에서 측정된 오염물질에 대한 농도 분포를 나타낸 것이다. 전반적으로 도로변 오염도를 대표하는 BC와 NO, NO₂의 농도는 RT4 > RT3 > RT2 > RT1 순으로 나타났으며, 구간별 편차는 모든 물질에서 RT2가 크게 나타났다. 이는 RT1, RT3, RT4의 경우 공업 및 산업/주거지역이 혼재되어 있는 구역으로 고정적인 오염원에 의한 배출이 지속적으로 반복되는 반면, RT2의 경우 대부분이 주거 및 녹지지역으로 내부 고정배출원보다는 주변 지역의 농도변화와 도로이동오염원에 따른 간헐적 영향이 지배적으로 나타나며, 이는 RT2에서 측정된 값들의 편차가 가장 큰 것으로 확인 할 수 있다.
전체적인 연구기간에 대해 ML을 활용하여 측정한 결과 PM₁₀의 농도는 RT4가 65.5 ㎍/㎥로 가장 높게 나타났고, RT3 48.7 ㎍/㎥, RT2 42.9 ㎍/㎥, RT1 28.5 ㎍/㎥이었다. PM_2.
3의 (b)는 RT2에서 측정된 결과로 RT1과 마찬가지로 NOx와 BC를 기준으로 나타냈다. 측정결과 춘의역 인근의 길주로와 교통광장부터 수주 초등학교까지의 역곡로 및 소사로가 높은 농도를 보였다. BC 농도는 5월 21일 2회 측정 중 길주로에서 가장 높은 농도를 보였는데 이때 PM₁₀, NO, NO₂의농도는 각각 23 ㎍/㎥, 72 ppb, 42 ppb로 나타났고, 전반적으로 RT1보다 BC과 NOx 모두 소폭 높은 것으로 확인되었다.
RT1에서는 신흥로(①-1), 오정로(①-2), 부천로(① -3), 도약로(①-4)의 오염도가 높게 나타났고, RT2 에서는 길주로(②-1)와 역곡로(②-2)가, 소사로(② -3), RT3에서는 송내대로(③-1), 신흥로(③-2), 경인로(③-3), 중동로(③-4)가, RT4에서는 소사로(④-1) 와소사동로(④-2), 경인로(④-3), 부천로(④-4)가 높게 나타났다. 특히 부천로와 신흥로, 경인로와 소사로의 경우 중복적으로 고농도 사례를 보였고, 부천로는 전체 측정 자료 가운데 최대농도를 나타냈다. 그러므로 향후 고농도 지역에 대한 원인을 자세히 분석하기 위한 후속 연구가 필요할 것으로 생각되며, 해당 지역의 교통량 분산과 관리대책 마련이 필요한 것으로 판단된다.

후속연구

특히 부천로와 신흥로, 경인로와 소사로의 경우 중복적으로 고농도 사례를 보였고, 부천로는 전체 측정 자료 가운데 최대농도를 나타냈다. 그러므로 향후 고농도 지역에 대한 원인을 자세히 분석하기 위한 후속 연구가 필요할 것으로 생각되며, 해당 지역의 교통량 분산과 관리대책 마련이 필요한 것으로 판단된다.
5는 이동측정자료보다 AQMS의 농도가 더 높게 나타났는데 이는 입자상 오염물질은 자동차 요인외에 다른 배출원이 있다는 것을 의미한다. 다만 본 연구에서 활용된 장비의 경우 간이측정기 인증에서 1등급을 받은 장비이긴 하지만 입자의 물리화학적 특성에 따라 달라지는 광산란장비의 한계가 있는 만큼 측정값에 대한 절대적인 정확도 확인보다는 지역적 공간분포를 비교‧분석하는데 그 의의를 가져야 하며, 추후 이에 대한 추가적인 조사연구가 수행되어야 할 것이다.
본 연구를 통해 ML을 활용하여 도심 내 우심지역을 선정하였고, 이에 대한 맞춤형 대책 마련 시 대기질 개선에 많은 도움이 될 것으로 기대된다. 향후 이와 유사한 환경을 가지는 대도시나 각 광역도시별 주요 도심지역에 본 연구 포맷이 활용된다면, 이동오염원에 의한 대기질 개선에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구를 통해 ML을 활용하여 도심 내 우심지역을 선정하였고, 이에 대한 맞춤형 대책 마련 시 대기질 개선에 많은 도움이 될 것으로 기대된다. 향후 이와 유사한 환경을 가지는 대도시나 각 광역도시별 주요 도심지역에 본 연구 포맷이 활용된다면, 이동오염원에 의한 대기질 개선에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

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Woo, S.H, Lee, S.B., Kim, K.H., Lee, G.J., Ryu, S.H., Kim, J.B., and Bae, G.N. (2014). On-road air pollution characteristics around a day-care center in urban area, Particle and Aerosol Research, 10(2), 61-75.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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